コンピュータービジョンは古くから存在しています。当社では、スキャンしたページから入力されたテキストを機械で読み取り、QRコードから情報を取得し、自動光学検査 (AOI) システムを使用してPCB組み立てラインでその他の形式のパターン マッチングを実行しています。しかし、人間のオペレーターが常に結果を検査する必要があり、時間が経っても改善されませんでした。
機械学習 (ML) と人工知能 (AI) はそれを急速に変えており、成熟した技術だと思っていたものを大幅に促進しています。したがって、誰に話すかによって、コンピューター ビジョンの市場規模と予測は、爆発的な成長と指数関数的な成長の間のどこかで変化する可能性があります。彼らの楽観主義の違いは、主に意味論にあります。
MarketsandMarkets Researchレポートの分析の1つでは、コンピューター ビジョン市場における世界のAIは、2017年の92億8,000万ドルから2023年末までに483億2,000万ドルに、年平均成長率 (CAGR) 31.65% のペースで成長すると予測されています。コンピューター ビジョンにAIが必要であるのと同様に、視覚は私たち自身の知覚能力のほとんどの基礎を形成するため、あらゆるAI実装にはコンピューター ビジョンが必要になる可能性が高いことを認識すれば、このような前向きな見通しは驚くべきことではありません。
画像処理ハードウェアの改善と、MLおよびAIのソフトウェアの進歩を組み合わせることで、個々の部分の合計よりもはるかに大きな価値を提供するアプリケーションを開発できます。しかし、視覚データをネットワーク経由でエッジのビジョンハードウェアと遠く離れたデータセンター近くのAIの間でやり取りするのは面倒であり、そのためAIはビジョンアプリケーション自体に近づいています。
このような実装は、たとえば、 Microsoft と Qualcomm による Vision AI Developer's Kitで見ることができます。これは、Azure IoT Edge、Azure ML、およびオプションのMicrosoftのCognitive Servicesを、Qualcomm Vision Intelligence 300プラットフォームおよびデバイス上のAI用のQualcomm Neural Processing SDKと組み合わせたカメラベースのキットです。 エンジニアは、このようなビジョンAIオンザエッジ キットを使用して、消費者と業界の両方に旋風を巻き起こす新しいアプリケーションを始動させるでしょう。
AI搭載のマシンビジョンが人間の作業を支援
ビジョンAIのアプリケーションの幅広さは驚異的ですが、ここではAIが最も大きな影響を与える可能性のあるアプリケーション領域とユースケースをいくつか紹介します。
1.産業オペレーション
コンピューター ビジョンは品質保証 (QA) に長い間使用されてきましたが、わずかな視覚的な違いにも対応するために、機械ではバッチごとに面倒な再プログラミングが必要でした。AIと自動機械学習は、その苦痛を取り除くことを約束します。AIは、休憩を必要とせず、シフト終了時に1日を終える必要もなく、何千ものアイテムをトレーニングできるため、工場の投資収益率 (ROI) が向上します。
たとえば、AIは布地の欠陥のさまざまな種類と分類を学習し、画像分析に統計変換とフーリエ変換を適用して頻繁に発生する欠陥を報告し、編み物や織りのパラメータの調整に関する洞察を提供します。
ビジョンAIは、人間を反復的な製造および品質保証タスクから解放し、より付加価値の高い作業に取り組めるようにするだけでなく、産業および商業活動における人間の安全を確保するのにも役立ちます。シェルなどの石油・ガス会社はすでに、エッジでAIカメラを使用して機器や危険な動作を監視し始めています。今年、シェルはシンガポールのガソリンスタンドで、 Microsoft Azure IoT Edge を実行するカメラを使用して、敷地内での喫煙などの潜在的な安全上の問題を特定し、警告を送信するパイロット プログラムを実施しました。
2.ロジスティクス
物流を支援するコンピュータービジョンは、商品の移動を記録し、サプライチェーンのさまざまな段階での潜在的および実際の損害を評価するためにすでに進行中です。これにより、サプライヤーは必要に応じて交換品を送付できるようになります。
たとえば、英国に本社を置く多国籍食料品・雑貨小売業者のテスコは、店内カメラとAIを使用して商品の在庫状況を確認し、スタッフに空いている棚に商品を補充して顧客の失望を避けるよう警告しています。
したがって、コンピューター ビジョンは、人為的エラーや遅延が発生しやすい一部の 手動プロセス を引き継ぐことで、サプライ チェーンのボトルネックの解消に役立ちます。
3.農業
農場の植物や土壌を継続的に視覚的に監視することは、テクノロジーの助けなしには実現できません。企業は、農場の画像を撮影して分析するために固定カメラやドローンに搭載されたカメラからのデータを活用するAIソリューションを提供し始めています。
AIアルゴリズムは、ディープラーニングの概念を使用して、乾燥、害虫、植物の病気、雑草の成長、さらには収穫時期などの土壌の状態を正確に特定できます。たとえば、カリフォルニアのブドウ園では、ブドウの葉を監視するためにビジョンAIを導入できます。これにより、カビや細菌などの病気や栄養不足の兆候が明らかになり、農薬や肥料の使用に関するアドバイスをすぐに得ることができます。
土壌の状態が食糧安全保障に及ぼす重大な影響（ 米国農務省の推定では土壌浸食の年間コストは約440億ドル）を考慮すると、タイムリーな是正措置を講じるためにコンピューター ビジョンを使用することが不可欠であると考えられます。
4.交通監視
Vision AIは、交通管理と制御に特に役立ちます。時間の経過に伴う車両数、車両分類、自動車の故障、事故、その他の運転状況を含む交通流測定は、ボトルネックの予測、信号機の制御、緊急サービスの呼び出しに使用できます。さらに、履歴データを使用することで、メンテナンスをより適切に計画したり、道路拡張プロジェクトの正当性を証明したりすることもできます。
適切な視覚AIを使用すれば、異常な動き、交通違反、許可されていない場所での駐車や停止、さらには過剰な車両排出量を検出することも可能で、ナンバープレート認識と組み合わせることで、自動的に罰金を科したり、法執行機関に警告したりすることもできます。
しかし、交通監視は車両に限定される必要はありません。同じ技術は、例えばスタジアムや駅での群衆制御にも応用できます。
5.スマートホーム
Vision AIは、住宅をスマート化する上で大きな変化をもたらす可能性があります。多要素認証 (MFA) を実装してアクセスを制御したり、家の入り口での異常な動きを監視したり、顔認識を使用して、家族など敷地内に入る人が登録され承認されていることを確認したりするのに役立ちます。IPカメラは、自宅の火災、煙、浸水を監視することもできます。不正侵入やその他の事件が発生した場合に警告を受け、必要に応じて緊急サービスに電話することができます。
セキュリティ以外にも、コンピューター ビジョンはパーソナライズされた快適さを提供するために使用できます。スマートホーム アシスタントは、仕事から帰宅したときにあなたを迎え、好みの温度になるようにエアコンをオンにし、お気に入りの音楽を再生し、個人的なメッセージやメールを自動的に確認して読み上げます。過去の好みを分析して現在放送中のテレビ番組を提案したり、就寝前の読書のためにタブレットにダウンロードする最新の本を提案したりすることができます。
影響を受けないアプリケーションはありません
ビジョンAIの主な使用事例を特定するのは、ほとんどすべてのアプリケーションが影響を受けていないため困難です。人間に代わるロボットや自動運転車が注目を集める一方で、ビジョンAIは、すぐに利用できる産業用および消費者向けIPカメラと、Microsoft AIプラットフォームのようなAIモデリング環境のみで、ビジネスと社会に迅速かつ静かにメリットをもたらし始めています。
このようなアプリケーションを実現するには、Arrow.comの Vision AI開発キット について学んでください。
